创新工场对人工智能认真了，李开复详解AI创业的三个“不美好”

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中国的投资机构都在积极布局人工智能赛道，从2016年开始，中国资本对于前沿技术的关注到达了一个前所未有的高潮。

去年10月，知名投资基金高瓴资本与中国科学院自动化所联合设立了“人工智能产业基金”，对外宣布首期募集资金规模为10亿元人民币。在此之前不久，先后投资了旷视科技(Face++)、驭势科技以及第四范式和地平线机器人(Horizon Robotics)的创新工场宣布成功募资人民币第二期、美元第三期基金(总额超过45亿元人民币，详见钛媒体报道)。几乎是同一时间，创新工场也成立了自己的人工智能工程院(以下简称AI工程院)。

创新工场的 AI 工程院由李开复亲自担任院长，并挖来的两位顶尖技术大牛担任副院长。

左：王嘉平右：王咏刚

一位是曾在Google担任工程师，参与研发桌面搜索、谷歌拼音输入法、产品搜索、知识图谱以及涂鸦(Doogle)等，自称“看过AlphaGo的一半代码”的王咏刚。这位李开复介绍中的“资深极客”目前担任AI研究院的副院长兼技术副总裁。

另一位负责投资业务的副院长王嘉平是中科院计算所博士，曾任微软研究院主管研究员，连续多年在世界最顶尖计算机图形学学术会议 ACM SIGGRAPH 上发表研究成果，他本人也是一位资深的全栈工程师。

1月10日下午，创新工场 AI 工程院的团队首次正式亮相，同时发布了酝酿几个月的白皮书《投资 AI 生态，共赢智慧未来》，分享了包括吸引人才、培养人才、投资、孵化等计划。

正如钛媒体在技术特稿《人工智能过去60年沉浮史，未来60年将彻底改变人类》中所回顾的，人工智能的历史已经超过 60 年，每有新研究成果即掀起一阵风潮，然而多数是昙花一现。自 AlphaGo 和“人机大战”再次掀起人工智能热潮以来，从研究界到产业界对于人工智能技术及其应用的探索开始清晰起来。

按照李开复的说法，现在我们已经进入人工智能的“黄金时代”，从投资的角度来看押注人工智能是一个非常清晰的事情。“随着 GPU 的大量使用，让我们能够更高效的、非常快速的做深度学习，除了深度学习，还有增强学习等人工智能的研究方法，学术界正在探索更多的可能性。现存的 GPU 和海量数据应该还够我们 VC 界吃个五年。”李开复说。

创新工场组建 AI 工程院的主要使命，则是填补学术及科研领域到产业之间的 Gap，“对于那些(有志于创业的)科学家们来说，我们能帮助他们寻找并突破边界。” 王嘉平告诉钛媒体。

那么创新工场对人工智能赛道“认真了”背后的逻辑是什么? 以下是钛媒体记者和李开复博士的对话：

AI 创业的“三个不美好”

钛媒体：创新工场本身主营业务是投资和投后服务，设立人工智能工程院具体是做什么?

李开复：主要是因为人工智能创业和其他创业(比如上一轮“安卓”浪潮带动的移动互联网创业)完全不一样。这一轮的人工智能热潮也与以往有本质不同，因为深度学习、大数据和计算能力的发展，人工智能第一次从实验室走入实践，并且在普通用户的接受度方面有很大的提高，也在一些领域创造出了真正的商业价值。

创办 AI 工程院，正是因为我们看到了人工智能创业还有很多不美好的地。

第一，作为核心人物的 AI 科学家，在创业方面存在短板。他也许技术很牛但执行不够，也许产品演示起来很好但一做起来都是Bug，也许他产品做得很不错但是不懂市场，或者懂市场但是不知道怎么去卖，尤其AI本身又是一个2B的业务。

第二，AI 创业很贵。跟很便宜，几个小朋友用零元就可以把第一个推出去的精义创业不同，AI创业光买机器可能就得花三百万。

第三，AI 科学家做实验需要大量数据，这些数据从哪里来是个问题。

成立AI工程院，我们想做的事情是帮助AI科学家，尤其是有动手经验的AI科学家，解决这三方面的问题，然后给创新工场的基金创造机会进行投资。

最快被AI“征服”的领域：金融和医疗

钛媒体：如果说 Google 的 AlphaGo 通过围棋这种容易被大众快速接受和理解的事物来推进人工智能的大众传播，那么，人工智能真正意义应该是落到商业价值上。未来哪些商业形态会最快速应用人工智能，创新工场在选择项目上有何方法论?

李开复：为什么围棋如此受产业界和大众关注?是因为微软、谷歌的工程师们过去的更多时间都在做语音识别、人脸识别这些有价值的事情，根本没想投入人力物力去做“打败围棋手”这样的事情，事实上，围棋本身没那么难，如今引起极大关注，一方面是因为外界以及公众高估了围棋的难度;另一方面，这个确实是“没有商业价值”的东西，(研究团队)花 20 几个人(去搞研究)就已经了不得了。

那么，真正有商业价值、会最快被AI“征服”的领域是什么呢?我们(做判断时)关注这三个特点：

一是数据量要足够大。至于其他因素，就是(团队)要有聪明的人、有很多机器。可以看到，如今金融领域都在快速应用人工智能。

二是“无摩擦”的领域。一个领域(产业)一旦涉及到制造、测试、物流.....诸如此类的就麻烦了。而医疗、金融是典型的无摩擦。所以炒股领域未来会最快的实现大规模引用。

三是能挣最多钱的行业。(这也可以佐证)金融毫无疑问会是AI最快被征服的领域，因为它是无摩擦、大数据加上马上可以挣钱，“算法可以马上变成钱”。据高盛公司估计，在金融领域，到 2025 年人工智能可通过节省成本和带来新盈利机会创造大约每年340亿至430亿美元的价值。

而医疗是一个全球性落后的行业，因为最好的医生自己是一个深度学习的机器，他诊断5000个病人，判对了很多，判错了一些，以后他就会更精准了。但这5000个病人也可以形成大数据，最终的数据量是5000万病人的级别，因此在医疗领域，机器超越医生应该是一个非常必然的、全球性的事情。但是这个领域的突破需要一些时间和挑战，比如隐私等问题。

其他各领域，在《创新工场人工智能战略白皮书》中，创新工场也根据技术成熟度和未来发展趋势，分为了现阶段已成熟、三到五年成熟、五到十年成熟、十年后成熟等不同类型，分别制定投资策略。总体来说，AI 很多领域的发展尤其是机器人和自动驾驶，还需要足够的时间。